Atelier modèles (G)LM(M) dans R

Description

Les modèles linéaires LM, modèles linéaires généralisés GLM, mixtes ou non sont très utilisés dans différentes disciplines. Cependant, il s’agit d’outils qui ne sont pas simples à maîtriser. La plateforme STAT for U organise un atelier autour de ces modèles dans le langage R afin que les participants puissent progresser dans leur compréhension et maîtrise de ces outils.

Il ne s’agit pas de cours, mais d’un activité d’échange et de partage des connaissances. Les participants viennent avec leurs données et les analyses qu’ils ont faites. Ils les présentent aux autres. Ils expliquent les questions ou difficultés qu’ils rencontrent. Ensuite, ces questions sont travaillées par petits groupes. Un porte-parole vient enfin présenter le résultat du travail pour chaque groupe. Il s’agit donc ici de s’attaquer aux question collectivement.

L’atelier sera organisé dans le courant avril-mai 2024 sous forme de deux demi-journées (voire plus, si nécessaire, en fonction de l’avancement). Le calendrier précis sera déterminé ultérieurement avec les inscrits de sorte qu’il convienne au mieux à l’agenda de chacun.

Les conditions d’accès à cet atelier sont :

• Faire partie de la communauté UMONS au sens large (y compris collaborateurs),
• Être chercheur doctorant, post-doctorant ou plus, ou enseignant (les étudiants de premier et second cycle ne pourront être intégrés que de manière exceptionnelle)
• Être capable d’utiliser le logiciel R de façon au moins basique, ainsi que RStudio pour l’édition du code R,
• Avoir déjà traité un régression linéaire ou un modèle linéaire dans R sur ses propres données,
• De manière optionnelle, avoir un jeu de données exemple à proposer, ainsi que des questions autour des modèles.

Cet atelier ne s’adresse pas aux débutants complets et il ne s’agit pas d’une formation qui va vous apprendre à ajuster un modèle linéaire avec R.

!! Les dates seront à fixer entre le 13/5 et le 25/5 avec les inscrits en fonction de leurs disponibilités (deux à trois demi-journées).